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AI 大模型

大模型对齐与安全

大模型对齐、安全、越狱、红队、提示注入和可信评测。

2026-06-02 至 2026-06-02 共收录 2 信号源:cs.CL, cs.AI, cs.CY, cs.LG

1. 提示注入 2 篇

2604.23593 2026-06-02 cs.AI 57%

When AI reviews science: Can we trust the referee?

当AI评审科学:我们能信任审稿人吗?

Jialiang Wang, Yuchen Liu, Hang Xu, Kaichun Hu, Shimin Di, Wangze Ni, Linan Yue, Min-Ling Zhang, Kui Ren, Lei Chen

机构 * School of Electronic Engineering, Southeast University(东南大学电子工程学院) Zhejiang University(浙江大学)

专题命中 提示注入 :prompt injection(abstract);分类 cs.AI

AI总结 针对AI审稿的安全性和可靠性问题,本文通过分类攻击类型并实验验证声望框架、断言强度、反驳谄媚和上下文投毒对评分的影响,为评估AI同行评审的可靠性提供基线。

Journal ref The Innovation Informatics 2:100030 (2026)

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2606.00485 2026-06-02 cs.CR 50%

Confused ChatGPT: Cross-App Context Poisoning via First-Party APIs

困惑的ChatGPT:通过第一方API的跨应用上下文投毒

Chao Wang, Somesh Jha, Zhiqiang Lin

专题命中 提示注入 :prompt injection(abstract)

AI总结 本文发现ChatGPT Apps中由于共享聊天上下文缺乏隔离,恶意应用可通过第一方API注入持久性内容,导致跨应用上下文投毒攻击,并展示了两种攻击载荷。

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